交通隧道LED照明智能控制系統研究

張德錢，洪遠泉，趙永泉

（1.韶關學院物理與機電工程學院；2.韶關學院資產與實驗室管理處,廣東韶關512005）

交通隧道LED照明智能控制系統研究

張德錢1，洪遠泉1，趙永泉2

（1.韶關學院物理與機電工程學院；2.韶關學院資產與實驗室管理處,廣東韶關512005）

通過分析標準的交通隧道照明亮度曲線，得出隧道燈光亮度分段式控制模型和控制參數.提出了交通隧道LED照明智能控制系統方案.使用傳感器實時檢測隧道外部亮度、車流量和車速數據，生成隧道各分段燈光亮度控制數據，隧道內部數據通過ZigBee模塊無線傳輸，并仿真分析了隧道燈光系統的能量損耗范圍.研究結果表明，按需實時調整隧道燈光亮度，能有效降低隧道耗電能量.

隧道燈；智能控制；亮度曲線；能量損耗

到2015年為止，我國公路隧道總共有14 006處，總長12 683.9 km，比2014年增加了1 602處、1 927.2 km.其中，特長隧道744處、3 299.8 km，長隧道3 138處、5 376.8 km［1］.為滿足國家經濟發展的要求，未來將建設更多的高速公路，隧道的數量也持續增加.在隧道行駛時，為了安全舒適地行車，需要對隧道燈光照明亮度進行科學合理配置.傳統的隧道燈光主要采用高壓鈉燈照明，存在顯色指數低、壽命短、耗電量大、照明功率不能按需調整的缺點.因此，對于隧道數量龐大的中國來說，研究隧道燈光的科學合理配置，對節省能源，降低交通事故都有非常重要的意義.筆者研究了LED照明智能控制系統方案，以隧道燈光亮度與人眼視覺特性相適應為控制目標，提高隧道行車的安全性、舒適性，降低隧道燈光耗電量.

1 隧道燈光設計參數分析

根據國際照明委員會（CIE）和《公路隧道通風照明設計規范》JTJ026.1-1999要求，交通隧道出入口段與隧道中間段之間的亮度要盡量避免突變，才能使得駕駛員安全舒適地通過隧道.交通隧道分成入口段、過渡段、中間段和出口段四個部分［2-3］，各個區域的隧道照明亮度要求如下圖1所示.

1.1 隧道區域亮度分析

隧道入口段的燈光亮度計算如式（1）所示［3］.式中Lv是隧道外部環境亮度，隨時間、季節或者天氣而變化；k是入口段亮度折算因子，跟隧道設計時速和車流量有關，典型值為0.035.隧道入口段亮度Lth為∶

隧道入口段前半部分的燈光亮度維持不變，后半部分開始衰減.當隧道入口段亮度衰減到40%時，進入過渡段過渡段亮度Ltr的計算如式（2）所示［3］. .

圖1 隧道照明亮度曲線

式（2）中，t是機動車行駛時間.從隧道最大亮度的40%位置降到2%位置的隧道區域屬于過渡段，需要14 s的時間［2-4］.隧道中間段的亮度跟車流量和車速有關，與外部環境亮度無關.國際照明委員會推薦的隧道中間段亮度值如表1所示.單向行駛的隧道需要設置出口段，亮度值一般為中間段亮度值的5倍.雙向行駛的隧道可以不用設置出口段［2-3］.

1.2 隧道區域長度分析

入口段長度用式（3）計算得出［2-3］.式中h是隧道口的高度，一般為6～8 m.SSD為安全停車距離，與車速、隧道坡度有關.隧道坡度為0度，高度為6 m時，不同車速下的安全停車距離和隧道入口段長度如表2所示.

Dth=1.154SSD-5.67(h-1.5)(m)（3）

根據式（2）和圖1，機動車按照設計時速，從40%亮度位置開始，行駛14 s的距離就是隧道過渡段.不同行車速度，隧道過渡段的長度也不一樣.80 km/h速度的過渡段長度為311 m.過渡段后，隧道進入中間段，直到出口段為止.出口段的長度通常等于入口段的長度.

1.3 分段式亮度模型

由圖1可知，隧道入口段到中間段的燈光照明亮度根據式（1）和（2）的規律連續下降.工程上，常采用分段逼近的方法，模擬連續亮度控制曲線［2-7］.分段逼近曲線如圖2中的虛線所示，分成7個階梯.分段數量越多越接近連續控制曲線特性.

入口段分成TH1和TH2兩段，過渡段分成TR1、TR2和TR3三段，出口段分成EX1和EX2兩段.利用式（2）、（3），可算出各分段的長度和亮度值如表3所示.

可見，隧道入口段和過渡段的照明亮度與隧道外的亮度成正比，中間區的照明亮度與隧道車流量、車速有關.在同一個分段內，照明亮度是相等的.

表1 中間段亮度值

表2 不同車速的安全停車距離與入口段長度

圖2 分段亮度控制曲線

2 智能控制系統方案

從上一節分析計算可知，實現隧道燈光照明智能控制，需要實時采集隧道內外亮度、車速和車流量等參數.

隧道燈光控制的硬件系統方案如圖3所示，系統分三級控制.第一級為遠程控制終端，通過移動通信網絡與隧道監控現場的總控制系統聯絡，起到遠程查詢隧道燈光狀態和控制隧道燈光狀態的作用.第二級為隧道燈光總控制系統，實時檢測隧道入口亮度、車速、車流量數據，生成隧道內各個分段的亮度控制命令，通過ZiBee無線網絡模塊傳輸到下一級.第三級為隧道區域燈光控制系統，通過ZiBee模塊接收上一級發送的目標亮度值，輸出PWM信號控制LED燈光功率.

表3 隧道各分段長度和亮度

圖3 隧道燈光控制系統框圖

系統第三級主要完成兩項功能.一是根據檢測的亮度值判斷LED燈光是否損壞.對于燈光異常故障，先通過ZiBee無線網絡報告到第二級的總控制系統，再由移動網絡送到第一級遠程終端.二是進行LED燈光亮度閉環反饋控制，實現控制區域亮度與目標亮度一致［6-9］.如圖4所示，微處理器將目標亮度值與檢測的LED亮度值進行對比，得出亮度偏差數據，送到PID控制器運算，輸出PWM信號，調整LED燈光功率［10］.

系統采用Cortex-M3內核的ARM處理器STM32F103芯片作為第二、三級系統的控制核心.采用BH1750芯片構成16位數字亮度檢測器，檢測1-65535 lx的亮度值.采用紅外對管檢測車流量，超聲波檢測車速.

3 軟件設計

系統第一級為上位機系統，在計算機平臺運行，用VC編寫接口控制界面.后兩級為下位機平臺,主要功能軟件流程如圖5所示.（a）為第二級的隧道分段亮度控制曲線計算流程,（b）為第三級的分段亮度自動控制流程.

圖4 LED燈光閉環控制圖

4 隧道照明模擬測試

為了驗證提出的隧道燈光智能控制系統的節能效果，根據圖3的框架，搭建了隧道燈光節能測試平臺.采用50 W單盞LED燈充當照明路燈，通過程序切換，輪流進行隧道各個分段的照明，每個分段運行1 min，以8 min為一個周期.LED照明功率可程序控制，控制達到0.5 W以內.假設隧道運行時，白天洞外亮度變化范圍為300～3 000 cd/m2，晚上洞外亮度為0，車流量在N=0、0＜N≤100、100＜N≤1 000和N＞1 000四種狀態之間隨機變化，車輛通過隧道的平均速度在60、80和100 km/h三種狀態之間隨機變化.設計了三種隧道燈光控制方案.方案一為傳統照明方案，隧道各分段運行的照明功率恒定.功率配置參數按照洞外亮度為3 000 cd/m2、車速為80 km/h和交通流量為100＜N≤1 000.方案二是白天的智能控制方式，洞外亮度照明功率根據車速、車流量參數動態變化.方案三為夜晚智能控制方式.由于夜晚隧道洞內外亮度一致，整段隧道的照明功率都可以按照中間段的要求照明，即將入口段、過渡段和出口段的照明功率降低至中間段的照明功率大小.三種方案各模擬運行8 h，測出的耗電量如表4所示.可見，與方案一相比，方案二和方案三分別大約節省了38%和73%的電能.原因在于，方案一沒有考慮隧道參數的變化對照明功率的影響，恒定照明，產生了浪費.方案三是夜間照明，隧道按照最低的亮度要求照明，節省了大量的電能［11］.

圖5 軟件控制流程

5 結語

通過分析標準的隧道燈光亮度曲線，得出的分段式隧道燈光亮度曲線，并提出了智能控制系統的軟硬件方案，說明采用按需照明的隧道照明智能控制技術，進行節能減排的控制空間大.同時，也制作了LED燈光智能控制系統，進行了隧道照明模擬測試，實現了節能功能.在下一步的工作中，將爭取在真實隧道環境中進行燈光控制效果測試，繼續完善系統控制方案，為交通隧道燈光控制提供更好的參考方案.

表4 隧道照明模擬測試

參考文獻：

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Study of Traffic Tunnel LED Lighting Intelligent Control System

ZHANG De-qian,HONG Yuan-quan,ZHAO Yong-quan
（1.School of Physics and Mechanical＆Electrical Engineering;2.Department of Assets Management, Shaoguan University,Shaoguan 512005,Guangdong,China）

The paper gets the tunnel lighting brightness sectional control model and control parameters through the analysis of traffic tunnel lighting brightness of standard curve.It proposed the traffic tunnel LED lighting intelligent control system solutions,which calculated the tunnel lighting brightness of each segment according to the real-time detection of tunnel brightness,vehicle flow and vehicle speed data and controlled the lighting.The data inside the tunnel uses wireless communication of ZigBee module to get transferred.The energy loss of the tunnel lighting system is simulated and analyzed.The results showed that the on-demand real-time adjustment of tunnel lighting levels could effectively reduce tunnel's consuming energy.

tunnel lighting;intelligent control;brightness curve;energy loss

TP2734+.3

A

1007-5348（2017）06-0032-04

（責任編輯：李婉）

2017-03-19

廣東省教育廳科技創新項目（2013KJCX0169）；韶關市科技計劃項目（2013CX/K55）；韶關學院教育教學改革重點項目（SYJY20141504）.

張德錢（1979-），男，廣東南雄人，韶關學院物理與機電工程學院實驗師，碩士；研究方向：物理電子技術教學與實驗室管理.